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城市表层土壤重金属污染建模分析.rar

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    编号:20180915222605286    类型:共享资源    大小:280.16KB    格式:RAR    上传时间:2018-09-15
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    城市 表层 土壤 重金属 污染 建模 分析
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    目 录摘要……………………………………………………………………………………(1)0 引言…………………………………………………………………………………(1)1.数据处理…………………………………………………………………………(1)1.1 各种金属污染空间分布制图…………………………………………………(1)1.2 用 SPSS11.0 软件进行因子分析………………………………………………(6)2.模型的构建与分析………………………………………………………………(7)2.1地累积指数……………………………………………………………………(8)2.2分析…………………………………………………………………………(10)3.总结………………………………………………………………………………(11)参考文献……………………………………………………………………………(11)Abstract……………………………………………………………………………(12)第 1 页(共 13 页)城市表层土壤重金属污染建模分析作 者:李 伟指导老师:张海军摘要:随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日益突出。本文通过对某城市土壤中的 Hg、Pb、Cd、As、Zn、Cr、Ni 和 Cu 8 种重金属取样样本进行分析,运用空间插值、因子分析、Muller 地积累指数等方法,对重金属污染在该城区的空间分布特征及污染的可能来源进行分析和评价。关键词:污染建模;重金属污染;空间分析;Muller 地积累指数;因子分析 0 引 言城市是人类活动最密集的地区,但在废物处理设施仍不发达的绝大多数地区,城市及其周边土壤依然发挥着重要的容纳和净化污染物的功能,在强烈的环境负荷冲击下,土壤的服务功能面临极大的威胁,换言之,土壤的缓冲净化功能将接近极限并有被超过的危险,因而将导致严重土壤污染的产生,而其结果将是长远和危险的。随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加,人类活动对城市环境质量的影响日显突出。我们将城区分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区五个部分,分别进行土壤地质环境的调查,对城市环境质量做出评价,希望能有效控制重金属污染物的排放及扩散,制定相关措施保护好我们赖以生存的周边环境,据此要求,我们需要考虑并着重解决如下问题:(1) 给出 8 种主要重金属元素在该城区的空间分布,并分析该城区内不同区域重金属的污染程度。(2) 通过数据分析,说明重金属污染的主要原因。1.数据处理1.1 各重金属污染空间分布制图用所给的数据制作出各种金属元素的空间分布图,最重要的是能够根据所给的采样点划分出各功能区的范围。对此,先做出样点的凸多边形,向外再做 500 米的缓冲区作为研究区,创建样点的泰森多边形并以研究区作为分析范围,用研究区裁剪生成的泰森多边形;从样点把所有属性连接到裁剪后的第 2 页(共 13 页)泰森多边形上;用分区字段融合泰森多边形生成功能区,对矢量功能区图层进行栅格化,得到栅格化的功能区图层。对样点图层的各重金属元素运用克里金插值进行插值得到 8 幅重金属元素的空间分布图。图 1 五大功能区划分第 3 页(共 13 页)图 2 As 的空间分布图 3 Cd 的空间分布图第 4 页(共 13 页)图 4 Cr 的空间分布第 5 页(共 13 页)图 5 Cu 的空间分布图图 6 Ni 的空间分布图第 6 页(共 13 页)图 7 Hg 的空间分布图图 8 Pb 的空间分布图图 9 Zn 的空间分布第 7 页(共 13 页)各种重金属元素的空间分布图与功能区栅格图层结合即可看到各功能区各重金属元素的污染情况。由各重金属的空间分布图可知:亮度高的区域,重金属的含量比较高,即污染比较严重。1.2.用 SPSS11.0 软件进行因子分析因子分析是由 Charles Spearman 在 1904 年首次提出,其主要目的是将具有相近的各个变量置于一个公因子之下,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子,以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。该城区表层土壤取样点重金属含量的数据特征完全符合因子分析的要求,本文以 Hg、Pb、Cd、As、Zn、Cr、Ni 和 Cu 这 8 种重金属元素指标做因子分析。这样,我们在解释该城区重金属污染的原因时,就可以通过讨论综合因子来解释各个指标变化异常时的情况。我们首先对该城区表层土壤取样点重金属元素含量的数据进行标准化处理,标准化的公式为 Yij =( Xij- Xj)/δ j,其中 Xij为第 i 个样本的第 j 个指标值,而 Xj和 δ j分别为 j 指标的均值(本文中为所给的背景值平均值)和标准差。接下来,我们运用 SPSS11.0软件进行因子分析,分析结果如下(如表 1、表 2)表 1 特征值和累计贡献率初始特征值 旋转前 旋转后成份 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的% 合计 方差的 % 累积 %1 3.56 44.5 44.5 3.56 44.5 2.097 26.212 26.2122 1.15 14.377 58.877 1.15 14.377 2.067 25.835 52.0473 0.965 12.063 70.941 0.965 12.063 1.258 15.721 67.7684 0.768 9.596 80.537 0.768 9.596 1.021 12.769 80.5375 0.578 7.22 87.7566 0.432 5.399 93.1567 0.301 3.769 96.9248 0.246 3.076 100表 2 因子载荷矩阵旋转前 旋转后项目 F1 F2 F3 F4 F1 F2 F3 F4第 8 页(共 13 页)As_ 0.426 -0.2 0.681 0.551 0.134 0.173 0.026 0.969Cd_ 0.711 0.281 0.282 -0.322 0.131 0.851 0.131 0.096Cr_ 0.735 -0.444 -0.303 -0.046 0.878 0.242 0.034 0.009Cu_ 0.756 0.125 -0.365 0.137 0.577 0.33 0.546 -0.025Hg_ 0.408 0.673 -0.297 0.449 0.003 0.146 0.942 0.035Ni_ 0.723 -0.515 -0.19 0.137 0.877 0.154 0.036 0.218Pb_ 0.764 0.314 0.237 -0.248 0.17 0.84 0.228 0.117Zn_ 0.699 -0.037 0.123 -0.241 0.399 0.628 0.02 0.096根据因子载荷矩阵,主因子 1 的成分为 Cr、Ni 的组合,这说明这两种重金属污染物可能是来自同一来源或者相似的来源;主因子 2 是 Cd、Pb 和 Zn,表明这几者来自相似来源;主因子 3 是 Cu 和 Hg;主因子 4 是 As。主因子 2和 3 的方差累计贡献率达到 41.56%,这说明 Hg、Cu、Zn、Cd 和 Pb 五种重金属的方差累计贡献率要超过第一主成分 Cr 和 Ni,表明 Hg、Cu、Zn、Cd 和 Pb为该城区土壤主要重金属污染元素。2.模型的构建与分析以上由 ArcGIS 中重金属元素在土壤中的空间分布图图让我们直观的了解8 种重金属元素的污染情况,但是只能粗略地确定污染区域,并不能有效地分析不同功能区的污染程度。接下来,我们将建立模型进行较为准确的定量分析和测试。2.1地累积指数地累积指数法是德国海德堡大学沉积物研究所的科学家 Muller 于 1969 年提出的,在欧洲被广泛采用。其计算式如下:………………………(1)geo2I=l[/()]nnCKB式中:C n是元素 n 在土壤中的含量;Bn 是普通页岩中该元素的地球化学背景值(本文中用问题附件中已给出的背景值) ;K 为考虑各地岩石差异可能会引起背景值的变动而取的系数(一般取值为 1.5,本文即取定为 1.5) 。Igeo 值为 Muller 地积累指数。根据 Igeo 值将污染等级分为 6 级,对应污染程度为无污染至极强污染(如表 3)第 9 页(共 13 页)表 3 Muller 地积累指数分级标准Muller 地积累指数分级标准地积累指数Igeo5
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